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龙图腾网获悉杭州时趣信息技术有限公司申请的专利一种商品召回方法、商品召回系统及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111485421.4，技术领域涉及：G06Q30/014；该发明授权一种商品召回方法、商品召回系统及相关装置是由崔云博;付涛设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种商品召回方法、商品召回系统及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种商品召回方法，包括：基于FM模型和深度序列匹配模型的召回模型分别对样本进行训练，得到各自的用户侧特征和商品侧特征，并进行特征级联得到两个特征结果；根据特征结果之间的相似度确定样本的相似分序列；利用向量检索库召回相似分序列中前预设数量的商品。本申请通过对用户的近期行为和历史行为进行采集和分析，曝光商品池中进行随机负采样，增加了负样本中长尾商品出现的比例，增强了对包含长尾商品的样本的预测能力，有效提升了召回模型的泛化性。本申请还提供一种商品召回系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。

本发明授权一种商品召回方法、商品召回系统及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种商品召回方法，其特征在于，包括： 获取FM模型和包含第一损失函数的深度序列匹配模型； 将样本的用户侧特征和商品侧特征输入所述FM模型，并配置所述FM模型的特征向量，得到输出结果； 根据所述输出结果和所述样本的标签构建所述FM模型的第二损失函数； 叠加所述第一损失函数和所述第二损失函数得到总损失函数，并确定所述总损失函数对应的召回模型； 将用户当前查询条件下曝光且点击的商品作为正样本，从用户的曝光商品池中采用随机负采样构建包含负样本的负样本集合； 以所述正样本和所述负样本集合中的负样本作为样本； 利用所述召回模型中的所述深度序列匹配模型对所述样本进行训练，得到第一用户侧特征和第一商品侧特征； 利用所述召回模型中的所述FM模型对所述样本进行训练，得到第二用户侧特征和第二商品侧特征； 对所述第一用户侧特征和所述第二用户侧特征级联得到第一特征结果，对所述第一商品侧特征和所述第二商品侧特征级联得到第二特征结果；其中，所述第一特征结果和所述第二特征结果均为一维向量； 根据所述第一特征结果和所述第二特征结果确定所述样本的相似分序列；所述相似分序列包含从大到小排列的相似分； 利用向量检索库召回相似分序列中前预设数量的商品。

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